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一、下载yolov5 https://github.com/ultralytics/yolov5 1. git clone也可以,下载压缩包解压缩也可以 得到我们的yolov5文件夹 二、准备我们的权重文件和数据集 在D:\jestonnano\yolov5\data\scripts下有相应下载的文件,运行即可下载 或者在网上下载相应的coco128.zip数据集和yolov5权重 将权重文件放在yolov5下,...
yolov3-spp-ultralytics.pt (第一部分/共两部分) 【注意】整个文件共240Mb,由于上传限制,我把文件分成两个部分,需要【都下载下来】,一起解压才能得到完整文件。如果有问题可以留言或者私信,我上传这个文件是为了方便大家,之前传的网盘链接被举报了【2次】,如果这次再被举报这个资源我就不传了。
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txt文件 │ 2)创建data.data文件 │ 3)根据yolov3-spp.cfg结合数据集类别数创建my_yolov3.cfg文件 └── predict_test.py: 简易的预测脚本,使用训练好的权重进行预测测试 训练数据的准备以及目录结构标注数据时直接生成yolo格式的标签文件.txt。每个txt是一张图片的标注信息,每一行是图片中一个目标的类别索引...
python3 train.py --data ... --cfg ...为训练模型指令,使用coco预训练模型时需要-pt指令。 python3 test.py --data ... --cfg ...为mAP测试指令。 python3 detect.py --data ... --cfg ... --source ...为推理检测指令,source默认地址为data/samples,输出结果保存在output文件中,检测资源可以为...
--t_weights表示教师网络权重文件。 蒸馏指令范例: python train.py --data cfg/bdd100k.data --batch-size 20 --weights weights/last.pt --cfg cfg/yolov3/yolov3-bdd100k.cfg --img-size 608 --epochs 150 --quantized 1 --qlayers 72 --t_cfg cfg/yolov3/yolov3-bdd100k.cfg --t_weights wei...
或命令行输入python test.py --cfg cfg/yolov3_drink.data --data data/drink.data --weights weights/best.pt 运行结束会计算每个类别的map等,以及总体的精度结果 4.批量推理图片(detect.py) --source被推理的图片路径,--output推理过后图片存放路径 ...
│ ├── yolov3spp-29.pt: yolo网络训练好的权重(第30个epoch) │ ├── myLPRweight.pt: 自己训练好的LPR权重(用CCPD2020新能源车牌训练) │ ├── Final_LPRNet_model.pth: 使用蓝绿牌混合训练的LPR权重 │ ├── model.py: yolo模型搭建文件 ...
运行成功,最后这段告诉了我们模型存储的位置:runs\train\exp4\weights\,存了last.pt和best.pt,runs文件在yolov3这个项目里,exp4是因为我之前已经训练了三次模型: 我们从网上下载一个图,使用训练好的模型做一下预测吧,coco128数据集有80个类,我们选择“斑马”类来预测一下: ...